Evaluating the effect of wind‐driven patchiness on trophic interactions between zooplankton and phytoplankton
Notice bibliographique
Résumé
We measured spatial patterns of zooplankton and chlorophyll concentration (a proxy for phytoplankton) with continuous sensors along horizontal transects that were repeatedly sampled (n = 150) under varying wind conditions throughout a growing season in two basins (South Arm and Annie Bay) of Lake Opeongo, Ontario, Canada. Spatially explicit in situ simulations that included activity costs associated with feeding were used to examine the effects of chlorophyll patchiness on the energy gain in different zooplankton communities. Simulations were repeated for several zooplankton size classes (small, large, and bulk) and two communities (all copepods and all cladocerans). For each simulated combination, a spatial energetic differential (SED) was estimated by contrasting the energy that zooplankton could gain using observed spatial patterns in chlorophyll and water temperature with the energy they could gain using uniform concentrations of chlorophyll and water temperature. Large zooplankton showed the greatest SED range across all communities, from a decrease of 8% to a maximum increase of 20%, assuming relatively low costs associated with feeding activity. Small zooplankton had the narrowest SED range. Zooplankton energy gain is sensitive to both the degree of zooplankton‐chlorophyll spatial overlap and energetic costs associated with zooplankton feeding activity. SED values as high as 485% can occur under plausible estimates of activity costs. Wind‐driven increases in spatial overlap between predator and prey can be large enough to substantially alter planktonic trophic interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».